2단계 : 일반적인 캐글 접근방법(3)

• 다양한 모델 구성

  • 문제가 회귀, 분류, 추천 어떤 것을 목적으로 삼고 있는지에 따라 모델 구성이 다름
  • (분류) 로지스틱 회귀모형, Tree 모델, Bayesian 모델, 신경망 모델, Kernel 모델 등 구성 하여 모델 간의 결과 값 기반하여 상관관계 파악
  • 모델들의 다양한 파라미터를 어떻게 구성할 것인지?
    • 파라미터 별로 성능 파악 (조합), 또는 일반적으로 구성하는 파라미터를 디폴트로 구성
  • 목표 변수 이전의 모델의 네트워크를 구성할 것인지? (변수 구성 과정에서 다양한 모델로 x 변수를 다수 만들어냄)

• 앙상블

  • 블랜딩 작업 (모델에서 나오는 결과 값들의 평균을 가지고 예측할 것인지? 아니면 가중치?)
  • 모델 결과들의 값들을 합쳐서 다시금 부스팅으로 학습
  • Public의 제출하면서 다시금 파라미터 또는 모델을 조정하면서 학습

• 제출

  • Submission.csv 파일로 예측 결과를 데이터로 제출.
  • 문제에 따라 제출 형태도 다르고 평가 방식도 다름.
  • 클래스의 확률로 제출하거나, 클래스의 값을 제출하거나, 여러 개의 값 (상위 5개)를 제출하거나
  • 평가 방식 F1 Score, Logloss… [https://en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall]
  • F1 Score : F1 score is the harmonic mean of precision and sensitivity
  • precision : 맞다고 예측 한 것 중에 실제로 정답이 얼마나 되나? $${\displaystyle \mathrm {PPV} ={\frac {\mathrm {TP} }{\mathrm {TP} +\mathrm {FP} }}}$$
  • sensitivity : or Recall, 맞는 케이스에 대해 얼마나 많이 맞다고 실제로 예측했나?, $${\displaystyle \mathrm {TPR} ={\frac {\mathrm {TP} }{P}}={\frac {\mathrm {TP} }{\mathrm {TP} +\mathrm {FN} }}}$$
  • Logloss는 뒤에서 설명

3단계 : house price 문제 설명 (2)

Data fields

Here's a brief version of what you'll find in the data description file.

• SalePrice : 재산의 판매 가격은 달러입니다. 이것은 예측하려는 대상 변수입니다.
• MSSubClass: 건물 클래스
• MSZoning: 일반 구역 분류
• LotFrontage: 재산에 연결된 거리의 선형 다리
• LotArea: 로트 크기 (스퀘어 피트)
• Street: 도로 접근의 유형
• Alley: 골목길의 유형
• LotShape: 부동산의 일반적인 모양
• LandContour: 부동산의 평평함
• Utilities: 사용 가능한 유틸리티 유형
• LotConfig: 로트 구성
• LandSlope: 부동산의 기울기
• Neighborhood: Ames시의 한도 내 물리적 위치
• Condition1: 주요 도로 또는 철도까지의 거리
• Condition2: 주요 도로 또는 철도 근접 거리 (초가있는 경우)
• BldgType: 거주 유형
• HouseStyle : 주거 스타일
• OverallQual : 전체 재질 및 마감 품질
• OverallCond : 전체 조건 등급
• YearBuilt : 원래 건설 날짜
• YearRemodAdd : 개장 날짜
• RoofStyle : 지붕 유형
• RoofMatl : 지붕 재료
• Exterior1st : 집안의 외장
• Exterior2nd : 주택의 외장 (둘 이상의 재료 인 경우)
• 마스 VnrType : 석조 베니어 유형
• MasVnrArea : 벽돌 베니어 면적 (평방 피트)
• ExterQual : 외관 재질
• ExterCond : 외부 물질의 현재 상태
• Foundation: 기초 유형
• BsmtQual : 지하실의 높이
• BsmtCond : 지하실의 일반적인 상태
• BsmtExposure : 도보 또는 정원 수준 지하 벽
• BsmtFinType1 : 지하실 마감 지역의 품질
• BsmtFinSF1 : 유형 1 평방 피트 완료
• BsmtFinType2 : 두 번째 완성 된 영역의 품질 (있는 경우)
• BsmtFinSF2 : 유형 2 평방 피트 완료
• BsmtUnfSF : 지하 공간의 미완성 된 평방 피트
• TotalBsmtSF : 지하실 면적의 총 평방 피트
• Heating: 난방의 종류
• HeatingQC: 난방 품질 및 상태
• CentralAir : 중앙 에어 컨디셔닝
• Electrical: 전기 시스템
• 1stFlrSF : 1 층 평방 피트
• 2ndFlrSF : 2 층 평방 피트
• LowQualFinSF : 낮은 품질로 완성 된 평방 피트 (모든 층)
• GrLivArea : 위의 (지상) 생활 면적 스퀘어 피트
• BsmtFullBath : 지하실 가득한 욕실
• BsmtHalfBath : 지하 욕실 반 화장실
• FullBath : 고급 욕실
• HalfBath :반 욕조
• Bedroom: 지하실 위 침실 수
• Kitchen: 부엌 수
• KitchenQual: 주방 품질
• TotRmsAbvGrd: 학년 이상 총 객실 (욕실 제외)
• Functional: 집 기능 평가
• Fireplaces: 벽난로 수
• FireplaceQu : 벽난로 품질
• GarageType : 차고 위치
• GarageYrBlt : 1 년 차고가 건조되었습니다.
• GarageFinish : 차고 내부 마무리
• GarageCars : 자동차 용량의 차고 크기
• GarageArea : 평방 피트 단위의 차고 크기
• GarageQual : 차고 품질
• GarageCond : 차고 조건
• PavedDrive : 포장 도로
• WoodDeckSF : 평방 피트 단위의 우드 데크 구역
• OpenPorchSF : 오픈 베란다 면적 (평방 피트)
• EnclosedPorch: 동봉 된 현관 면적
• 3SsnPorch : 세 자리 현관 면적 (평방 피트)
• ScreenPorch : 스크린 현관 면적 (평방 피트)
• PoolArea : 풀 면적 (스퀘어 피트)
• PoolQC : 풀 품질
• Fence: 울타리 품질
• MiscFeature : 기타 카테고리에서 다루지 않는 기타 기능
• MiscVal : 기타 기능의 가치
• MoSold : 매월 팔렸습니다.
• YrSold : 판매 된 연도
• SaleType: 판매 유형
• SaleCondition: 판매 조건

4단계 : 조 구성하기 (1)

사용하는 주 언어는 무엇입니까?

• R 사용자 (약 31.7%)
• Python 사용자 (약 58.3%)

캐글 대회에 참여한 횟수?

• 0회 (약 65%)
• 1회 (약 20%)
• 2회 (약 6.7%)
• 3~4회 (약 5%)
• 5회 이상 (약 3.3%)

하는 일은 무엇입니까?

• 직장인 (약 50%)
• 대학생 (약 28.3%)
• 대학원생 (약 6.7%)
• 취업준비생 (약 15%)

4단계 : 조 구성하기 (2)

스터디 참가자 행동강령, 꼭 지켜주세요

발표 원칙

• 조 별로 최소 1개 대회를 진행하고 캐글뽀개기 스터디 내에서 공유하는 것 (중간 / 최종 발표 1번 식)
  • 중간 발표의 원칙 (조 별로 자유롭게 내용 선정하여 발표, Ex. 데이터 전처리, 탐색적 데이터 분석, 싱글 모델까지만 진행)
  • 최종 발표의 원칙 (조 별로 발표 날까지의 제출 기준으로 내용을 참가자들에게 공유)
  • 발표 시간은 중간, 최종 약 20~40 분 정도

주제

• 이번 스터디에는 총 3개 대회 진행 예정(일반 대회 2개, 튜토리얼 대회 1~2개)
• 튜토리얼 대회 제외한 일반 2개 대회에서 Public LB 또는 Private LB가 가장 높은 팀 2팀 선정
  • 가장 높은 2팀 전원에게는 상금(데이터 분석 관련 책 전달) 예정, (참가자들에게 필요한 비용은 추후 공지드리겠습니다)
• 튜토리얼 대회는 오늘 공유드린 부동산 가격 문제 또는 타이타닉 문제 대회 중에서 진행하며 처음 캐글에 참여하는 분들은 해당 대회로 시작하길 권장함

조별 진행방법

• 조는 참여 주제 / 사용 언어에 따라서 구성하려고 함, 같은 조 내에서는 되도록 1개 언어를 사용할 것을 권장함
  • 조별로 참여하기 부담스러운 분은 개인으로 참여해도 됨, 다만 다른 조처럼 공유/발표를 똑같이 해야함
• 조별, 개인으로 참여하기 어려운 분은 스터디 참여를 되도록 권장하진 않음
• 조별로 스케줄은 알아서 정함(오프라인, 온라인), 스케줄은 진행하는 조장이 정하는 것으로 함.
• 조별로 역할 분담은 알아서 정함. 역할 분담도 진행하는 조장이 정하는 것으로 함.
• 토요일 격주로 만날 때는 발표 내용만 공유하는 것으로 함

4단계 : 조 구성하기 (3)

Q&A?

• 개별로 모여서 진행할 때에는 장소 지원이 되나요?
  • 불가능합니다..ㅜㅜ 다만 모이시면 사진 공유도 페이스북 통해서 해주시면 감사드립니다.
• 참여할 수 있는 시간이 애매한데 어떻게 해야될까요?
  • 직장인 분들도 많기 때문에 시간이 서로 잘 안나서 진행이 원활하게 안되는 것이 사실입니다. 한 분이 혼자서 하게 될 가능성이 높은데 같이 서로 알려주면서 할 수 있으면 좋겠고 그래서 캐글을 처음 접하는 분들은 튜토리얼을 먼저 진행하는 것을 권장합니다. 대회 진행 하실 때 여유있게 하는 것을 목표로 합니다. 조별로 최소 한 ~ 두달 정도 시간을 드릴 예정입니다.
• 자료는 어떻게 공유하면 되나요?
  • github 또는 구글드라이브로 주제 별 폴더를 만들테니 해당 폴더에 자료를 올려주세요. github 권한 드리겠습니다.
• 커뮤니케이션은 어떻게 하면 될까요?
  • 조별로 자유롭게 하시면 됩니다.
• 잘 모르는데 참여해도 될까요?
  • 캐글을 잘 모르면 우선 튜토리얼부터 하시죠! 그리고 모든 대회 마찬가지만 목표는 커널에 있는 코드들을 이해하여 리뷰하고 공유하는 것도 좋은 발표 자료일 수 있습니다.
• 스터디 참여하다가 불가피하게 시간이 안되면 어떻게 할까요?
  • 조장님에게 연락주시고, 조장님이 힘들면 발표 스케줄은 조정 가능하니깐 저에게 연락주세요~

4단계 : 조 구성하기 (4)

일반 대회

• 후보 주제(1) : Web Traffic Time Series Forecasting

  • forecasting the future values of multiple time series
  • on the problem of forecasting future web traffic for approximately 145,000 Wikipedia articles.
  • 16일 남았음, Symmetric mean absolute percentage error, Evalution

• 후보 주제(2) : New York City Taxi Trip Duration

  • predicts the total ride duration of taxi trips in New York City
  • Your primary dataset is one released by the NYC Taxi and Limousine Commission, which includes pickup time, geo-coordinates, number of passengers, and several other variables.
  • 21일 남았음, RMSLE Evaluation

• 후보 주제(3) : Zillow Prize: Zillow’s Home Value Prediction

  • “Zestimates” are estimated home values based on 7.5 million statistical and machine learning models that analyze hundreds of data points on each property.
  • 5달 남았음, Mean Absolute Error Evaluation

튜토리얼

• 튜토리얼 주제(1) : 부동산 가격 문제

• 튜토리얼 문제(2) : 타이타닉 문제

4단계 : 조 구성하기 (5)

- 조 구성하기

- 조별 스케줄 짜기

- 쉬는 시간

5단계 : 캐글문제 같이 풀어보기(1)

• 여기서부터 수정중

library(tidyverse)

#ref1 : https://www.kaggle.com/notaapple/detailed-exploratory-data-analysis-using-r
#ref2 : https://www.kaggle.com/jiashenliu/house-prices-advanced-regression-techniques/updated-xgboost-with-parameter-tuning/run/362252

train <- read_csv('./data/train.csv')
colnames(train)

 [1] "Id"            "MSSubClass"    "MSZoning"      "LotFrontage"  
 [5] "LotArea"       "Street"        "Alley"         "LotShape"     
 [9] "LandContour"   "Utilities"     "LotConfig"     "LandSlope"    
[13] "Neighborhood"  "Condition1"    "Condition2"    "BldgType"     
[17] "HouseStyle"    "OverallQual"   "OverallCond"   "YearBuilt"    
[21] "YearRemodAdd"  "RoofStyle"     "RoofMatl"      "Exterior1st"  
[25] "Exterior2nd"   "MasVnrType"    "MasVnrArea"    "ExterQual"    
[29] "ExterCond"     "Foundation"    "BsmtQual"      "BsmtCond"     
[33] "BsmtExposure"  "BsmtFinType1"  "BsmtFinSF1"    "BsmtFinType2" 
[37] "BsmtFinSF2"    "BsmtUnfSF"     "TotalBsmtSF"   "Heating"      
[41] "HeatingQC"     "CentralAir"    "Electrical"    "1stFlrSF"     
[45] "2ndFlrSF"      "LowQualFinSF"  "GrLivArea"     "BsmtFullBath" 
[49] "BsmtHalfBath"  "FullBath"      "HalfBath"      "BedroomAbvGr" 
[53] "KitchenAbvGr"  "KitchenQual"   "TotRmsAbvGrd"  "Functional"   
[57] "Fireplaces"    "FireplaceQu"   "GarageType"    "GarageYrBlt"  
[61] "GarageFinish"  "GarageCars"    "GarageArea"    "GarageQual"   
[65] "GarageCond"    "PavedDrive"    "WoodDeckSF"    "OpenPorchSF"  
[69] "EnclosedPorch" "3SsnPorch"     "ScreenPorch"   "PoolArea"     
[73] "PoolQC"        "Fence"         "MiscFeature"   "MiscVal"      
[77] "MoSold"        "YrSold"        "SaleType"      "SaleCondition"
[81] "SalePrice"    

glimpse(train)

Observations: 1,460
Variables: 81
$ Id            <int> 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 1...
$ MSSubClass    <int> 60, 20, 60, 70, 60, 50, 20, 60, 50, 190, 20, 60,...
$ MSZoning      <chr> "RL", "RL", "RL", "RL", "RL", "RL", "RL", "RL", ...
$ LotFrontage   <int> 65, 80, 68, 60, 84, 85, 75, NA, 51, 50, 70, 85, ...
$ LotArea       <int> 8450, 9600, 11250, 9550, 14260, 14115, 10084, 10...
$ Street        <chr> "Pave", "Pave", "Pave", "Pave", "Pave", "Pave", ...
$ Alley         <chr> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, ...
$ LotShape      <chr> "Reg", "Reg", "IR1", "IR1", "IR1", "IR1", "Reg",...
$ LandContour   <chr> "Lvl", "Lvl", "Lvl", "Lvl", "Lvl", "Lvl", "Lvl",...
$ Utilities     <chr> "AllPub", "AllPub", "AllPub", "AllPub", "AllPub"...
$ LotConfig     <chr> "Inside", "FR2", "Inside", "Corner", "FR2", "Ins...
$ LandSlope     <chr> "Gtl", "Gtl", "Gtl", "Gtl", "Gtl", "Gtl", "Gtl",...
$ Neighborhood  <chr> "CollgCr", "Veenker", "CollgCr", "Crawfor", "NoR...
$ Condition1    <chr> "Norm", "Feedr", "Norm", "Norm", "Norm", "Norm",...
$ Condition2    <chr> "Norm", "Norm", "Norm", "Norm", "Norm", "Norm", ...
$ BldgType      <chr> "1Fam", "1Fam", "1Fam", "1Fam", "1Fam", "1Fam", ...
$ HouseStyle    <chr> "2Story", "1Story", "2Story", "2Story", "2Story"...
$ OverallQual   <int> 7, 6, 7, 7, 8, 5, 8, 7, 7, 5, 5, 9, 5, 7, 6, 7, ...
$ OverallCond   <int> 5, 8, 5, 5, 5, 5, 5, 6, 5, 6, 5, 5, 6, 5, 5, 8, ...
$ YearBuilt     <int> 2003, 1976, 2001, 1915, 2000, 1993, 2004, 1973, ...
$ YearRemodAdd  <int> 2003, 1976, 2002, 1970, 2000, 1995, 2005, 1973, ...
$ RoofStyle     <chr> "Gable", "Gable", "Gable", "Gable", "Gable", "Ga...
$ RoofMatl      <chr> "CompShg", "CompShg", "CompShg", "CompShg", "Com...
$ Exterior1st   <chr> "VinylSd", "MetalSd", "VinylSd", "Wd Sdng", "Vin...
$ Exterior2nd   <chr> "VinylSd", "MetalSd", "VinylSd", "Wd Shng", "Vin...
$ MasVnrType    <chr> "BrkFace", "None", "BrkFace", "None", "BrkFace",...
$ MasVnrArea    <int> 196, 0, 162, 0, 350, 0, 186, 240, 0, 0, 0, 286, ...
$ ExterQual     <chr> "Gd", "TA", "Gd", "TA", "Gd", "TA", "Gd", "TA", ...
$ ExterCond     <chr> "TA", "TA", "TA", "TA", "TA", "TA", "TA", "TA", ...
$ Foundation    <chr> "PConc", "CBlock", "PConc", "BrkTil", "PConc", "...
$ BsmtQual      <chr> "Gd", "Gd", "Gd", "TA", "Gd", "Gd", "Ex", "Gd", ...
$ BsmtCond      <chr> "TA", "TA", "TA", "Gd", "TA", "TA", "TA", "TA", ...
$ BsmtExposure  <chr> "No", "Gd", "Mn", "No", "Av", "No", "Av", "Mn", ...
$ BsmtFinType1  <chr> "GLQ", "ALQ", "GLQ", "ALQ", "GLQ", "GLQ", "GLQ",...
$ BsmtFinSF1    <int> 706, 978, 486, 216, 655, 732, 1369, 859, 0, 851,...
$ BsmtFinType2  <chr> "Unf", "Unf", "Unf", "Unf", "Unf", "Unf", "Unf",...
$ BsmtFinSF2    <int> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 32, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,...
$ BsmtUnfSF     <int> 150, 284, 434, 540, 490, 64, 317, 216, 952, 140,...
$ TotalBsmtSF   <int> 856, 1262, 920, 756, 1145, 796, 1686, 1107, 952,...
$ Heating       <chr> "GasA", "GasA", "GasA", "GasA", "GasA", "GasA", ...
$ HeatingQC     <chr> "Ex", "Ex", "Ex", "Gd", "Ex", "Ex", "Ex", "Ex", ...
$ CentralAir    <chr> "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y"...
$ Electrical    <chr> "SBrkr", "SBrkr", "SBrkr", "SBrkr", "SBrkr", "SB...
$ 1stFlrSF      <int> 856, 1262, 920, 961, 1145, 796, 1694, 1107, 1022...
$ 2ndFlrSF      <int> 854, 0, 866, 756, 1053, 566, 0, 983, 752, 0, 0, ...
$ LowQualFinSF  <int> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, ...
$ GrLivArea     <int> 1710, 1262, 1786, 1717, 2198, 1362, 1694, 2090, ...
$ BsmtFullBath  <int> 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, ...
$ BsmtHalfBath  <int> 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, ...
$ FullBath      <int> 2, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 3, 1, 2, 1, 1, ...
$ HalfBath      <int> 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, ...
$ BedroomAbvGr  <int> 3, 3, 3, 3, 4, 1, 3, 3, 2, 2, 3, 4, 2, 3, 2, 2, ...
$ KitchenAbvGr  <int> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, ...
$ KitchenQual   <chr> "Gd", "TA", "Gd", "Gd", "Gd", "TA", "Gd", "TA", ...
$ TotRmsAbvGrd  <int> 8, 6, 6, 7, 9, 5, 7, 7, 8, 5, 5, 11, 4, 7, 5, 5,...
$ Functional    <chr> "Typ", "Typ", "Typ", "Typ", "Typ", "Typ", "Typ",...
$ Fireplaces    <int> 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 2, 2, 2, 0, 2, 0, 1, 1, 0, ...
$ FireplaceQu   <chr> NA, "TA", "TA", "Gd", "TA", NA, "Gd", "TA", "TA"...
$ GarageType    <chr> "Attchd", "Attchd", "Attchd", "Detchd", "Attchd"...
$ GarageYrBlt   <int> 2003, 1976, 2001, 1998, 2000, 1993, 2004, 1973, ...
$ GarageFinish  <chr> "RFn", "RFn", "RFn", "Unf", "RFn", "Unf", "RFn",...
$ GarageCars    <int> 2, 2, 2, 3, 3, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 3, 1, 3, 1, 2, ...
$ GarageArea    <int> 548, 460, 608, 642, 836, 480, 636, 484, 468, 205...
$ GarageQual    <chr> "TA", "TA", "TA", "TA", "TA", "TA", "TA", "TA", ...
$ GarageCond    <chr> "TA", "TA", "TA", "TA", "TA", "TA", "TA", "TA", ...
$ PavedDrive    <chr> "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y"...
$ WoodDeckSF    <int> 0, 298, 0, 0, 192, 40, 255, 235, 90, 0, 0, 147, ...
$ OpenPorchSF   <int> 61, 0, 42, 35, 84, 30, 57, 204, 0, 4, 0, 21, 0, ...
$ EnclosedPorch <int> 0, 0, 0, 272, 0, 0, 0, 228, 205, 0, 0, 0, 0, 0, ...
$ 3SsnPorch     <int> 0, 0, 0, 0, 0, 320, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0...
$ ScreenPorch   <int> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 176, 0, 0, 0...
$ PoolArea      <int> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, ...
$ PoolQC        <chr> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, ...
$ Fence         <chr> NA, NA, NA, NA, NA, "MnPrv", NA, NA, NA, NA, NA,...
$ MiscFeature   <chr> NA, NA, NA, NA, NA, "Shed", NA, "Shed", NA, NA, ...
$ MiscVal       <int> 0, 0, 0, 0, 0, 700, 0, 350, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,...
$ MoSold        <int> 2, 5, 9, 2, 12, 10, 8, 11, 4, 1, 2, 7, 9, 8, 5, ...
$ YrSold        <int> 2008, 2007, 2008, 2006, 2008, 2009, 2007, 2009, ...
$ SaleType      <chr> "WD", "WD", "WD", "WD", "WD", "WD", "WD", "WD", ...
$ SaleCondition <chr> "Normal", "Normal", "Normal", "Abnorml", "Normal...
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The End

• 캐글즐기기 매주 수요일 (파트4 종료, https://github.com/KaggleBreak/analyticstool)

• 텐서뽀개기 격주 화요일 (6/27일 파트1 시작, https://github.com/KaggleBreak/tensorbreak)

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• 워킹캐글 주말 (8/26일 파트2 시작, https://github.com/KaggleBreak/walkingkaggle)

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• 다음 2회차 모임은 9/9일에 있습니다.